2026年CES展上黄仁勋宣布AI进入“物理AI”时代。机器人和自动驾驶有望成为“物理AI”的理想载体。Rubin平台进入全面量产，其中核心原材料有望迎来“从0→1”的关键节点，供应链备货亦有望提速。

　　支撑评级的要点

　　人工智能进入“物理AI”时代。根据TechWeb1月6日报道，黄仁勋在2026年国际消费电子展（CES）上发表演讲，宣告人工智能进入“物理AI”时代。“物理AI”概念强调AI需融合重力、摩擦等真实物理动态，以精准执行复杂任务，其核心支柱包括Newton物理引擎、Cosmos基础模型平台、GPU+LPU混合架构。

　　Rubin平台全面量产。根据腾讯科技报道，英伟达首次披露Rubin完整数据。相较于Blackwell，Rubin GPU NVFP4推理性能提升至50PFLOPS（5X），NVFP4训练性能提升至35PFLOPS（3.5X），HBM4内存带宽提升至22TB/s（2.8X），单GPU的NVLink互连带宽提升至3.6TB/s（2X）Rubin架构采用Vera CPU、Rubin GPU、NVLink6、ConnectX-9、BlueField-4、Spectrum-6协同设计，进而实现推理成本的革命性下降。根据TechWeb报道，Rubin订单规模已达3000亿美元，Rubin已经全面进入量产阶段，基于该平台的产品将于2026年下半年通过合作伙伴面市。

　　机器人和自动驾驶是“物理AI”的理想载体。根据TechWeb报道，黄仁勋将机器人称为“AI的终极形态”，并宣布和特斯拉深化合作，为Optimus人形机器人提供AI大脑。Optimus通过Omniverse数字孪生平台完成90%以上训练，自主运行比例达85%，远超行业均值。其量产计划包括：2026Q1实现5万台量产，成本降至2万美元以下；2026年底产能提升至10万台覆盖零件分拣、组装、质检全流程。同时黄仁勋认为自动驾驶是汽车行业发展趋势，英伟达开源Alpamayo系列AI模型，支持L4级自动驾驶。

　　AI核心原材料有望迎来“从0→1”的关键节点。我们预计英伟达Rubin服务器的Compute Tray/Switch Tray/Midplane/CPX对应的PCB和CCL解决方案将分别升级M8/M8.5/M9/M9的解决方案，其中M9解决方案可能会采用高频高速树脂+HVLP4/5铜箔+Q布的材料组合，而M8.5解决方案可能会采用高频高速树脂+HVLP4铜箔+Low-Dk二代布的材料组合。我们认为Rubin Ultra服务器有望采用M9树脂+高阶HVLP铜箔+Q布的正交背板的解决方案。我们预计Rubin服务器上游供应链将在2026年上半年开启备货潮，届时M8.5和M9PCB/CCL的核心原材料有望迎来“从0→1”的关键节点。

　　供应链备货有望提速。我们认为AI已经逐渐从数字世界延伸至真实世界机器人、自动驾驶、端侧AI硬件有望成为AI的市场载体，AI正式走向商业化落地。同时，“物理AI”需要较大的算力、数据等资源支撑，这对AI算力基础设施建设提出了更高的要求。Rubin平台的量产意味着AI算力性能、数据传输效率、推理成本上更进一步，并有望刺激上游供应链的出货进度。

　　投资建议

　　建议重点关注英伟达供应链：【PCB】胜宏科技、沪电股份、深南电路；【CCL】生益科技；【Q布】菲利华、中材科技；【树脂】东材科技。

　　评级面临的主要风险

　　AI市场需求过热引发行业泡沫。远期供给端产能过剩引发价格下滑。技术变革导致原有产品淘汰。